Прогнозирование банкротства методами машинного обучения
Ключевые слова:
прогнозирование банкротства, Z-оценка, дискриминантный анализ, машинное обучение, нейронные сети, случайные леса, метод опорных векторовАннотация
В своевременном прогнозировании банкротства заинтересованы многие стороны: акционеры, руководители и сотрудники самой компании, контрагенты, партнеры, кредиторы и, конечно, регуляторы и органы государственной власти. В статье представлены существующие модели прогнозирования банкротства: как традиционные статистические, так и современные, на основе машинного обучения, описаны ограничения в применении моделей, способы работы с несбалансированными данными, а также показано, в чем заключается превосходство современных методов прогнозирования над традиционными статистическими.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2021 Ардан Саянович Доржиев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.